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鼠用人標(biāo)銅蟲(chóng) (初入文壇)
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【求助】關(guān)于Adaboost算法的疑問(wèn) 已有4人參與
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如果成員分類器的訓(xùn)練誤差為0，這時(shí)正確分類樣本的重采樣權(quán)重就為0，是否應(yīng)當(dāng)退出基分類器的構(gòu)造？那么在決策時(shí)，由于該基分類器的權(quán)值很大，集成的輸出就完全由這個(gè)分類器決定了？（當(dāng)然，按理說(shuō)弱分類器分類誤差不應(yīng)當(dāng)為0，但不可避免可能會(huì)有這種情況出現(xiàn)） |
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conanwj(金幣+1): 鼓勵(lì)研討 2011-04-17 08:35:13
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conanwj(金幣+1): 鼓勵(lì)研討 2011-04-17 08:35:13
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事實(shí)上是有可能在訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)training set的錯(cuò)誤率達(dá)到0的。但即使如此，繼續(xù)增加弱分類器也能持續(xù)改善泛化誤差。你可以看看adaboost中margin distribution或者叫margin view方面的內(nèi)容。 [ Last edited by 摘星者 on 2011-4-17 at 00:35 ] |
3樓2011-04-17 00:32:12
濤濤濤123
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4樓2011-04-17 09:23:25
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mze04532(金幣+3): 精彩回帖~ 2011-04-17 11:38:13
mze04532: 回帖置頂 2012-02-21 08:37:54
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這屬于邊界處理吧，難道訓(xùn)練錯(cuò)誤率為0時(shí)取beta=0？那你最后如何對(duì)這個(gè)弱分類器的beta取倒數(shù)？ 此時(shí)你可以根據(jù)數(shù)據(jù)集的具體情況設(shè)定錯(cuò)誤率為一個(gè)很小的數(shù)值，例如0.001，計(jì)算beta。觀察樣本權(quán)重更新就可以知道，此時(shí)所有樣本權(quán)重都需要乘以beta，beta取任何非0值都一樣的，而且這樣的邊界處理也符合adaboost的原理：沒(méi)有錯(cuò)分，自然不需要對(duì)權(quán)重進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整。反而是beta取0顯得不合理，因?yàn)檫@樣會(huì)使得所有樣本等價(jià)（不要太執(zhí)著權(quán)重為0，從權(quán)重更新的根本目的考慮，所有樣本權(quán)重為0和所有樣本權(quán)重為1在這里沒(méi)有什么區(qū)別的）。樣本權(quán)重相當(dāng)于沒(méi)有改變，而該弱分類器權(quán)重較大。但是因?yàn)樗惴ú⒉灰虼送Ｖ�，如果還有其他弱分類器也能達(dá)到訓(xùn)練錯(cuò)誤率0，也同樣會(huì)有較大的權(quán)重，從而避免由單個(gè)弱分類器完全決定強(qiáng)分類器的情況。 |
5樓2011-04-17 09:57:04
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